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电商产品会员系统架构

电商产品会员系统架构

对于电商系统,会员系统主要分为to C和to B,相比与传统企业的CRM系统,功能相对简单。to C的会员管理主要包含会员基础信息管理、会员成长体系和积分体系这三部分。有to B业务的会员管理系统还涉及到B端用户的组织架构管理、客户拓展等功能。在B2B2C的电商平台的会员管理中,还需要对会员体系进行分层。每个店铺都可以对其会员进行独立管理。提供平台会员、店铺会员体系独立存在,独立运营,并且可交叉匹配,统一管理平台用户信息。

会员系统主要是管理用户信息,通过一系列满足用户心理、提高黏性的方法来实现开发新用户、增加用户活跃度的目的。会员系统有一个升级版的名称:CRM(客户关系管理系统),相比传统的会员系统,CRM系统是一套完整的客户关系开发、管理及流程管理的解决方案,赋予企业完善的客户交流能力,最大化客户的收益率。

1.会员基础信息管理

先想象下场景,当用户从客服入口进来,咨询了一个订单,用户的陈述一般是“我的订单怎么还没发货”、“刚在你们这买的衣服尺码小了” 等等主观陈述。客服的第一反应“这个用户是谁?”、‘买过什么?’等,这时候就会去会员系统中查询用户信息。

会员的基础信息管理是聚合关于用户信息的一个出口,包括用户的基本信息、优惠券信息、订单信息、售后信息、会员等级、会员积分、会员余额等内容。可以看出会员系统还涉及到与其他系统之间的一些信息交互。

基本信息:包括注册时间、注册手机号、性别、会员等级、会员积分、会员余额以及收货地址等相关信息。

优惠券信息:用户账户中的优惠券明细及状态,优惠券金额、使用条件、领取时间、使用时间、有效期及使用状态等。优惠券可链接到优惠券明细。

订单信息:用户的订单记录列表,显示订单主要信息(下单时间、状态、金额、收货信息等)。可链接至订单管理中的订单详情,对订单进行相关操作(退货退款等。)

售后信息:用户的售后记录列表,显示售后主要信息 (下单时间、售后申请时间、状态、金额、收货信息等) ,可链接至订单售后管理。

会员等级:主要是会员成长明细,记录成长值增减的原因和时间,以及升级历史,可以修改用户等级。

会员积分:会员积分变动明细,记录积分的来源、消耗。

2.会员成长体系

在会员等级管理中,有个经常用到的词:成长值。用户的成长值决定了用户的会员等级。

以目前最大的两家电商平台为例,淘宝的成长值叫做“淘气值”,不同的淘气值对应不同的会员等级(普通会员、超级会员、APASS);京东的成长值就叫做“成长值”,不同的成长值对应不同的会员等级(注册会员、铜牌会员、银牌会员、金牌会员、钻石会员)。

这两家电商的会员成长体系采用的是两种不同的模型:RFM模型和用户行为增长模型,也是目前应用最广泛的两类模型。会员成长值是根据不同的成长策略进行量化赋分。电商中主要对用户的登录、购物、评价、晒单等行为进行评估,来计算会员的成长值。

RFM模型

RFM是客户消费行为特征分析模型,RFM代表Recency(最近一次消费时间),Frequency(某一个时间范围内的消费频次),Monetary(某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额)。 RFM模型是衡量用户价值的重要工具和手段,对会员价值进行多维度动态指标综合加权计算。

RFM模型在衡量用户价值时,没有固定的计算方法,企业要根据平台的实际定位,对R、F、M这三个指标进行维度划分,对每个指标进行层次划分,并且给每个层次进行评分,这样R、F、M的值就分别评估出来,并且对其进行聚类定性描述。其次根据RFM模型,可以实现对用户消费特性进行群体细分。

如图所示,将这三个指标划分成5档,可以形成多种组合(5x5x5个组合)。

在固定周期里,统计用户的R、F、M的值,计算对应的成长值,累加至现有的成长值上。当用户的消费特征下降后,成长值有可能为负数,所以用户的成长值会增加,也会减少。对应的用户等级也会增加或降级。

上面只是举例说明,真实的成长值计算比这要复杂,还要加各种权重。譬如将用户的活跃行为(登录、评价、晒单等 )纳入到成长值计算体系中,在固定周期内统计用户活跃成长值,与RFM成长值求和得到周期内的成长值变动。

RFM模型还可以协助实现客户生命周期分析,例如F值突然下降幅度很大,就需要执行用户唤醒策略。通过对R、F、M值结合业务分析,分析客户消费特征,针对不同用户进行区别营销。

用户行为增长模型

用户行为增长模型是指根据用户在平台上的行为,进行成长值量化,突出用户单次行为的贡献度,成长值是会员行为的单向累计的统计。在电商网站中,一般对用户的登录、购物、评价、晒单等行为进行成长值评估。

以京东为例,其成长值增长策略为:

登录:除注册会员外,每日第一次手动登录后可获得成长值奖励;

购物:订单完成后获得成长值(购物成长值=结算金额×加速系数);

评价:评价20元以上商品(虚拟商品除外),审核成功获得20个成长值;

晒单 :前10名晒单20元以上商品(虚拟商品除外)的用户,审核成功后获得20个成长值 。

当然还有一些成长值回退策略,退货、评论被删等行为相应的成长值扣减回退。

通过用户行为增长模型来评价用户的成长值,在用户进入平台初期有很大的激励作用,但是后期乏力。当用户成长值较高、用户等级较高时,就很难再激励为了成长值用户持续购物。但RFM模型一个动态评估模型,当用户消费倾向下降时,成长值就会停滞不前甚至下降,能持续激励用户去消费。例如已经成为了超级会员,但是半年没消费开始掉级,变成了普通会员,这样的降级动作就可以重新唤醒用户。

在设计会员等级与成长值的对应管理时,首先就要想清楚会员等级和会员权益的对应关系。在数据的基础上划分会员等级,保证最高等级到最低等级的会员分布比例,而不能随性定级。

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